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基于对象上下文信息的无人机影像建筑物提取
被引量:
1
1
作者
田普光
《测绘与空间地理信息》
2023年第11期70-73,77,共5页
针对全卷积网络进行遥感影像语义分割时存在的空间信息和上下文信息缺失问题,本文提出一种基于对象上下文信息的无人机遥感影像建筑物提取方法。该方法首先采用高分辨率网络(HRNet)作为主干网络提取空间信息完整的多尺度高分辨率特征;...
针对全卷积网络进行遥感影像语义分割时存在的空间信息和上下文信息缺失问题,本文提出一种基于对象上下文信息的无人机遥感影像建筑物提取方法。该方法首先采用高分辨率网络(HRNet)作为主干网络提取空间信息完整的多尺度高分辨率特征;然后依据主干网络提取的特征在真实标签的监督下划分对象区域,并计算每个像素与对象区域之间的关系得到像素与对象区域的上下文信息;最后将主干网络提取的高分辨率特征与对象上下文信息组合实现特征增强,依据增强后的特征实现无人机遥感影像中建筑物的提取。两个数据集的实验结果均表明,本文方法有效提高建筑物提取精度。
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关键词
遥感
语义分割
建筑物提取
对象上下文信息
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职称材料
题名
基于对象上下文信息的无人机影像建筑物提取
被引量:
1
1
作者
田普光
机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
出处
《测绘与空间地理信息》
2023年第11期70-73,77,共5页
文摘
针对全卷积网络进行遥感影像语义分割时存在的空间信息和上下文信息缺失问题,本文提出一种基于对象上下文信息的无人机遥感影像建筑物提取方法。该方法首先采用高分辨率网络(HRNet)作为主干网络提取空间信息完整的多尺度高分辨率特征;然后依据主干网络提取的特征在真实标签的监督下划分对象区域,并计算每个像素与对象区域之间的关系得到像素与对象区域的上下文信息;最后将主干网络提取的高分辨率特征与对象上下文信息组合实现特征增强,依据增强后的特征实现无人机遥感影像中建筑物的提取。两个数据集的实验结果均表明,本文方法有效提高建筑物提取精度。
关键词
遥感
语义分割
建筑物提取
对象上下文信息
Keywords
remote sensing
semantic segmentation
building extraction
object region contextual information
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于对象上下文信息的无人机影像建筑物提取
田普光
《测绘与空间地理信息》
2023
1
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